研究人员发明了灵活而高度可靠的传感器
机器人的实时健康监测和传感能力需要软电子设备，但是使用此类材料的挑战在于它们的可靠性。与刚性设备不同，弹性和柔韧性使其性能的可重复性较差。可靠性的变化称为磁滞。
在接触力学理论的指导下，新加坡国立大学(NUS)的一组研究人员提出了一种新的传感器材料，该材料的磁滞明显更少。此功能可实现更准确的可穿戴健康技术和机器人感应。
由国立大学健康创新与技术研究所助理教授本杰明·泰(Benjamin Tee)领导的研究小组于2020年9月28日在享有盛名的《美国国家科学院院刊》上发表了他们的研究结果。
高灵敏度，低滞后压力传感器
当软材料用作压缩传感器时，它们通常会面临严重的磁滞问题。在重复触摸之间，软传感器的材料属性可能会发生变化，这会影响数据的可靠性。这使得每次获取准确的读数都具有挑战性，限制了传感器的可能应用。
NUS团队的突破是发明了一种具有高灵敏度但几乎没有滞后性能的材料。他们开发了一种在称为聚二甲基硅氧烷(PDMS)的柔性材料上将金属薄膜裂解成所需环形图案的工艺。
该团队将这种金属/ PDMS膜与用于压阻传感器的电极和基板集成在一起，并对其性能进行了表征。他们进行了反复的机械测试，并验证了他们的设计创新提高了传感器性能。他们的发明称为抗触觉环状裂纹电子皮肤(TRACE)，是传统软材料的五倍。
“凭借我们独特的设计，我们能够显着提高准确性和可靠性。TRACE传感器可潜在地用于机器人技术中以感知表面纹理或可穿戴式健康技术设备，例如用于测量浅表动脉的血流以进行健康监测”，同时也是国大材料科学与工程系的Tee助理教授说。
下一步
NUS团队的下一步是进一步提高其材料在不同可穿戴应用中的适应性，并基于传感器开发人工智能(AI)应用。
“我们的长期目标是通过放置在人体皮肤上的微小智能贴片的形式来预测心血管健康。这种TRACE传感器向着这一现实迈进了一步，因为它可以捕获的脉搏速度数据更加准确，并且还可以配备机器学习算法，以更准确地预测表面纹理。”
NUS团队旨在开发的其他应用包括在假肢中的使用，在假肢中，可靠的皮肤界面可实现更智能的反应。
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